# LTX 2.3 Trainer (V2) - Keyframe Interpolation API

> Huấn luyện LoRA tạo chuyển động giữa khung hình chính đầu và cuối, tùy chọn có khung hình giữa

Huấn luyện LoRA để nội suy khung hình chính: khi suy luận, bạn cung cấp khung hình đầu và cuối, rồi mô hình tạo video ở giữa. Bật `include_middle_keyframe` để huấn luyện trên khung hình đầu, giữa và cuối; khi đó mọi mẫu xác thực phải cung cấp `middle_image_url`. Dữ liệu được gửi dưới dạng zip qua `training_data_url`, với tối đa 2 mục xác thực.

- Model id: `ltx23-trainer-v2/interpolate`
- Made by: Lightricks
- Category: Training
- Output: file
- Price: $0.0024 / step (cheapest run $4.80 (4800 API credits))
- Run: `POST https://api.doitong.com/v1/run/ltx23-trainer-v2/interpolate`
- Quote: `POST https://api.doitong.com/v1/quote/ltx23-trainer-v2/interpolate`
- Docs page: https://doitong.com/vi/developers/models/ltx23-trainer-v2/interpolate

## Pricing

Price: **$0.0024 / step**. Billed per training step (`number_of_steps`).

The full example input below costs $4.80 = 4800 API credits (2000 steps × 2.4 API credits).

Prices are the upstream price in USD, paid from the API balance in API credits (1000 API credits = 1 USD). `POST https://api.doitong.com/v1/quote/ltx23-trainer-v2/interpolate` with the same JSON body returns the exact price for that input; the quote is exactly what a run charges. Invalid input is never charged and failed or canceled requests are refunded automatically.

## Input parameters

| Parameter | Canonical name | Type | Required | Default | Allowed values / range | Description |
|---|---|---|---|---|---|---|
| `training_data_url` |  | string | yes |  |  | URL của tệp `.zip` chứa dữ liệu huấn luyện, được tổ chức theo chế độ huấn luyện đã chọn. Mỗi tệp phương tiện có thể đi kèm một chú thích `.txt` có cùng tên cơ sở. |
| `rank` |  | enum (integer) | no | `32` | `8`, `16`, `32`, `64`, `128` | Cấp bậc thích ứng LoRA, đánh đổi mức tiêu thụ bộ nhớ tăng lên để có năng lực lớn hơn khi thiết lập tăng. |
| `number_of_steps` |  | integer | no | `2000` | 100 – 10,000 | Tổng số bước huấn luyện. |
| `learning_rate` |  | number | no | `0.0002` | 0.000001 – 1 | Tốc độ học tối ưu hóa. |
| `number_of_frames` |  | integer | no | `89` | 9 – 121 | Số khung hình của mỗi mẫu huấn luyện. Chia số này cho 8 phải dư 1; ví dụ gồm 1, 9, 17, 25, 33, 41, 49, 57, 65, 73, 81, 89, 97. |
| `frame_rate` |  | integer | no | `24` | 8 – 60 | Tốc độ khung hình mục tiêu của video huấn luyện, tính bằng khung hình mỗi giây. Tốc độ gốc của LTX-2.3 là 24. |
| `resolution` |  | enum (string) | no | `medium` | `low`, `medium`, `high` | Độ phân giải huấn luyện. Tăng độ phân giải sẽ tăng yêu cầu bộ nhớ. |
| `aspect_ratio` |  | enum (string) | no | `1:1` | `16:9`, `1:1`, `9:16` | Tỷ lệ khung hình huấn luyện. |
| `trigger_phrase` |  | string | no | `` |  | Cụm từ kích hoạt kiểu LoRA, được chèn vào đầu chú thích trong quá trình huấn luyện. |
| `auto_scale_input` |  | boolean | no | `false` |  | Tự động điều chỉnh video để khớp FPS và số khung hình được yêu cầu khi bật; các tập dữ liệu hình ảnh không thay đổi. |
| `split_input_into_scenes` |  | boolean | no | `true` |  | Tách cảnh cho các video vượt quá ngưỡng thời lượng, được bật khi true. |
| `split_input_duration_threshold` |  | number | no | `30` | 1 – 60 | Điều kiện tách cảnh được biểu thị bằng thời lượng theo giây: chỉ video dài hơn ngưỡng mới được tách. |
| `debug_dataset` |  | boolean | no | `false` |  | Chế độ kiểm tra tiền xử lý để kiểm tra video, hình ảnh và chú thích trước một lượt huấn luyện đầy đủ. Khi bật, bộ huấn luyện trả về tập dữ liệu huấn luyện đã xử lý trong một tệp lưu trữ có thể tải xuống để xem xét thủ công. |
| `validation` |  | array of object {prompt, start_image_url, end_image_url, middle_image_url} | no | `[]` | ≤ 2 items | Dữ liệu xác thực được cung cấp dưới dạng danh sách; mỗi mục kết hợp các hình ảnh khung hình then chốt với một lời nhắc. |
| `validation[].prompt` |  | string | yes |  |  | Lời nhắc dùng trong quá trình xác thực. |
| `validation[].start_image_url` |  | string (image URL) | yes |  | ≥ 1 characters | URL hình ảnh khung hình then chốt cho khung hình ban đầu. |
| `validation[].end_image_url` |  | string (image URL) | yes |  | ≥ 1 characters | URL hình ảnh khung hình then chốt cho khung hình cuối. |
| `validation[].middle_image_url` |  | string (image URL) \| null | no |  |  | URL hình ảnh khung hình giữa cho phép nội suy khung hình đầu+giữa+cuối. Các lần chạy có `include_middle_keyframe=true` yêu cầu tham số này; nếu không, tham số là tùy chọn. |
| `validation_negative_prompt` |  | string | no | `blurry, out of focus, overexposed, underexposed, low contrast, washed out colors, excessive noise, grainy texture, poor lighting, flickering, motion blur, distorted proportions, unnatural skin tones, deformed facial features, asymmetrical face, missing facial features, extra limbs, disfigured hands, wrong hand count, artifacts around text, inconsistent perspective, camera shake, incorrect depth of field, background too sharp, background clutter, distracting reflections, harsh shadows, inconsistent lighting direction, color banding, cartoonish rendering, 3D CGI look, unrealistic materials, uncanny valley effect, incorrect ethnicity, wrong gender, exaggerated expressions, wrong gaze direction, mismatched lip sync, silent or muted audio, distorted voice, robotic voice, echo, background noise, off-sync audio, incorrect dialogue, added dialogue, repetitive speech, jittery movement, awkward pauses, incorrect timing, unnatural transitions, inconsistent framing, tilted camera, flat lighting, inconsistent tone, cinematic oversaturation, stylized filters, or AI artifacts.` |  | Lời nhắc phủ định áp dụng trong quá trình xác thực, sử dụng quy trình xem trước một giai đoạn. Vì quy trình này xấp xỉ suy luận sản xuất đã chưng cất gồm hai giai đoạn, hướng dẫn và chất lượng xem trước khác với kết quả cuối. |
| `validation_number_of_frames` |  | integer | no | `89` | 9 – 121 | Số khung hình của mỗi video xác thực. |
| `validation_frame_rate` |  | integer | no | `24` | 8 – 60 | Tốc độ khung hình mục tiêu của video xác thực, tính bằng khung hình mỗi giây; LTX-2.3 chạy gốc ở 24. |
| `validation_resolution` |  | enum (string) | no | `high` | `low`, `medium`, `high` | Độ phân giải dùng trong quá trình xác thực. |
| `validation_aspect_ratio` |  | enum (string) | no | `1:1` | `16:9`, `1:1`, `9:16` | Tỷ lệ khung hình dùng trong quá trình xác thực. |
| `stg_scale` |  | number | no | `1` | 0 – 3 | Tỷ lệ Spatio-Temporal Guidance (STG), khuyến nghị 1.0; 0.0 sẽ tắt STG. |
| `include_middle_keyframe` |  | boolean | no | `false` |  | Bao gồm khung hình giữa trong quá trình tạo sinh video: true yêu cầu `middle_image_url` trong mọi mẫu xác thực và giữ khung hình giữa cùng với khung hình đầu và cuối, thay vì chỉ sử dụng khung hình đầu và cuối. |

## Example input

Required parameters only:

```json
{
  "training_data_url": "https://example.com/your-file.zip"
}
```

A fuller example:

```json
{
  "training_data_url": "https://example.com/your-file.zip"
}
```

## Run it

Set `DOITONG_API_KEY` to a key from https://doitong.com/developers/dashboard#keys. `?wait=20` returns the finished request in the same call when it is ready within 20 seconds; otherwise poll `GET /requests/{id}` (it also accepts `?wait=`), or pass `webhook_url`.

### curl

```bash
# Run the model; wait up to 20 s for the finished result in the same call
curl -X POST "https://api.doitong.com/v1/run/ltx23-trainer-v2/interpolate?wait=20" \
  -H "Authorization: Bearer $DOITONG_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "training_data_url": "https://example.com/your-file.zip"
  }'

# Still "queued" or "running"? Poll with the id from the response:
curl "https://api.doitong.com/v1/requests/REQUEST_ID?wait=20" \
  -H "Authorization: Bearer $DOITONG_API_KEY"
```

### JavaScript

```javascript
const API = "https://api.doitong.com/v1";
const headers = {
  "Authorization": "Bearer " + process.env.DOITONG_API_KEY,
  "Content-Type": "application/json",
};

// Run the model; wait up to 20 s for the finished result in the same call
let res = await fetch(API + "/run/ltx23-trainer-v2/interpolate?wait=20", {
  method: "POST",
  headers,
  body: JSON.stringify({
    "training_data_url": "https://example.com/your-file.zip"
  }),
});
let request = await res.json();
if (!res.ok) throw new Error(request.error.code + ": " + request.error.message);

// Not finished yet: long-poll until it is
while (request.status === "queued" || request.status === "running") {
  res = await fetch(API + "/requests/" + request.id + "?wait=20", { headers });
  request = await res.json();
}
if (request.status !== "succeeded") throw new Error(JSON.stringify(request.error));
console.log(request.outputs.map((o) => o.url), request.cost.credits + " API credits ($" + request.cost.usd + ")");
```

### Python

```python
import os
import requests

API = "https://api.doitong.com/v1"
headers = {"Authorization": "Bearer " + os.environ["DOITONG_API_KEY"]}

payload = {
    "training_data_url": "https://example.com/your-file.zip",
}

# Run the model; wait up to 20 s for the finished result in the same call
r = requests.post(API + "/run/ltx23-trainer-v2/interpolate", params={"wait": 20}, json=payload, headers=headers)
request = r.json()
if not r.ok:
    raise RuntimeError(request["error"]["code"] + ": " + request["error"]["message"])

# Not finished yet: long-poll until it is
while request["status"] in ("queued", "running"):
    request = requests.get(API + "/requests/" + request["id"], params={"wait": 20}, headers=headers).json()
if request["status"] != "succeeded":
    raise RuntimeError(request["error"])
print([o["url"] for o in request["outputs"]], request["cost"]["credits"], "API credits", "$" + request["cost"]["usd"])
```

### MCP

The MCP server at `https://api.doitong.com/v1/mcp` exposes the tools `search_models`, `get_model`, `quote`, `run`, `get_request`, `cancel_request`, `list_requests`, `create_upload` and `get_account`. A `run` call for this model:

```json
{
  "jsonrpc": "2.0",
  "id": 1,
  "method": "tools/call",
  "params": {
    "name": "run",
    "arguments": {
      "model_id": "ltx23-trainer-v2/interpolate",
      "input": {
        "training_data_url": "https://example.com/your-file.zip"
      },
      "wait_seconds": 20
    }
  }
}
```

## Response

Every call returns a request object. `status` is one of `queued`, `running`, `succeeded`, `failed`, `canceled`. `outputs` lists the generated files with URLs on our storage (kept forever, or 7 days with `?storage=temporary`; `storage` says which); `output` is the model's own result object with the same URLs.

```json
{
  "id": "req_8k2m4q7x1z9c3v5b6n0p2r4t",
  "object": "request",
  "model": "ltx23-trainer-v2/interpolate",
  "status": "succeeded",
  "created_at": "2026-10-20T12:00:00Z",
  "started_at": "2026-10-20T12:00:02Z",
  "completed_at": "2026-10-20T12:00:09Z",
  "queue_position": null,
  "cost": {
    "credits": 4800,
    "usd": "4.80",
    "charged": 4800,
    "refunded": 0
  },
  "input": {
    "training_data_url": "https://example.com/your-file.zip"
  },
  "output": {
    "video": {
      "url": "https://content.doitong.com/dev-api/2026/10/20/req_8k2m4q7x1z9c3v5b6n0p2r4t/0-output.jpeg",
      "content_type": "image/jpeg",
      "file_name": "0-output.jpeg",
      "file_size": 1843200
    },
    "audio": {
      "url": "https://content.doitong.com/dev-api/2026/10/20/req_8k2m4q7x1z9c3v5b6n0p2r4t/0-output.jpeg",
      "content_type": "image/jpeg",
      "file_name": "0-output.jpeg",
      "file_size": 1843200
    },
    "lora_file": {
      "url": "https://content.doitong.com/dev-api/2026/10/20/req_8k2m4q7x1z9c3v5b6n0p2r4t/0-output.jpeg",
      "content_type": "image/jpeg",
      "file_name": "0-output.jpeg",
      "file_size": 1843200
    },
    "config_file": {
      "url": "https://content.doitong.com/dev-api/2026/10/20/req_8k2m4q7x1z9c3v5b6n0p2r4t/0-output.jpeg",
      "content_type": "image/jpeg",
      "file_name": "0-output.jpeg",
      "file_size": 1843200
    },
    "debug_dataset": {
      "url": "https://content.doitong.com/dev-api/2026/10/20/req_8k2m4q7x1z9c3v5b6n0p2r4t/0-output.jpeg",
      "content_type": "image/jpeg",
      "file_name": "0-output.jpeg",
      "file_size": 1843200
    }
  },
  "outputs": [
    {
      "type": "file",
      "url": "https://content.doitong.com/dev-api/2026/10/20/req_8k2m4q7x1z9c3v5b6n0p2r4t/0-output.jpeg",
      "content_type": "image/jpeg",
      "file_size": 1843200,
      "stored": true
    }
  ],
  "error": null,
  "metrics": {
    "inference_seconds": 6.8
  },
  "urls": {
    "self": "https://api.doitong.com/v1/requests/req_8k2m4q7x1z9c3v5b6n0p2r4t",
    "cancel": "https://api.doitong.com/v1/requests/req_8k2m4q7x1z9c3v5b6n0p2r4t/cancel"
  }
}
```

### Output fields (`output`)

| Field | Type | Description |
|---|---|---|
| `video` | object {url, content_type, file_name, file_size} \| null | Bản xem trước video tổng hợp từ quá trình xác thực, khi khả dụng cho các điểm cuối tạo video. |
| `audio` | object {url, content_type, file_name, file_size} \| null | Âm thanh tổng hợp từ quá trình xác thực, được cung cấp dưới dạng bản xem trước khi khả dụng cho các tuyến chỉ có âm thanh sau: /audio-inpaint, /audio-extend-suffix, /audio-extend-prefix, /t2a, /a2a và /v2a. |
| `lora_file` | object {url, content_type, file_name, file_size} | URL của trọng số LoRA đã huấn luyện ở định dạng .safetensors. |
| `config_file` | object {url, content_type, file_name, file_size} | Cấu hình thiết lập điểm cuối suy luận. |
| `debug_dataset` | object {url, content_type, file_name, file_size} \| null | Đầu ra gỡ lỗi khả dụng khi bật `debug_dataset`: một tệp lưu trữ có thể tải xuống, chứa dữ liệu huấn luyện sau tiền xử lý. |

## Related models

- [LTX 2.3 Trainer (V2) - Audio Inpainting](https://doitong.com/developers/models/ltx23-trainer-v2/audio-inpaint.md) (`ltx23-trainer-v2/audio-inpaint`): $0.0023 / step
- [LTX 2.3 Trainer (V2) - Audio+Video Reference IC-LoRA](https://doitong.com/developers/models/ltx23-trainer-v2/ic-lora/av2av.md) (`ltx23-trainer-v2/ic-lora/av2av`): $0.0068 / step
- [LTX 2.3 Trainer (V2) - Audio+Video Reference Transformation](https://doitong.com/developers/models/ltx23-trainer-v2/av2av.md) (`ltx23-trainer-v2/av2av`): $0.0068 / step
- [LTX 2.3 Trainer (V2) - Audio-to-Audio](https://doitong.com/developers/models/ltx23-trainer-v2/a2a.md) (`ltx23-trainer-v2/a2a`): $0.0023 / step
- [LTX 2.3 Trainer (V2) - Audio-to-Audio IC-LoRA](https://doitong.com/developers/models/ltx23-trainer-v2/ic-lora/a2a.md) (`ltx23-trainer-v2/ic-lora/a2a`): $0.0023 / step
- [LTX 2.3 Trainer (V2) - Audio-to-Video](https://doitong.com/developers/models/ltx23-trainer-v2/a2v.md) (`ltx23-trainer-v2/a2v`): $0.006 / step
- [LTX 2.3 Trainer (V2) - Backward Audio Extension](https://doitong.com/developers/models/ltx23-trainer-v2/audio-extend-suffix.md) (`ltx23-trainer-v2/audio-extend-suffix`): $0.0023 / step
- [LTX 2.3 Trainer (V2) - Backward Video Extension](https://doitong.com/developers/models/ltx23-trainer-v2/extend-suffix.md) (`ltx23-trainer-v2/extend-suffix`): $0.0061 / step

## Links

- HTML page: https://doitong.com/developers/models/ltx23-trainer-v2/interpolate
- All models and guides for AI agents: https://doitong.com/developers/llms.txt
- OpenAPI 3.1 with this model's typed request body: https://doitong.com/developers/openapi.json?model=ltx23-trainer-v2/interpolate
- Errors: https://doitong.com/developers/docs/errors
- Model details as JSON: https://api.doitong.com/v1/models/ltx23-trainer-v2/interpolate